论文投稿指南——如何让SCI论文英语更地道(细节掌握)

news2025/1/12 22:47:37

学术论文英文写作都要符合ABC三个基本点:准确、简洁和清晰 (Accurate\Brief\Clear),在此基础上做好必要的细节,可以让你的英文写作更地道化、学术化。以下建议可供各位小伙伴参考:

一、错误用法

★ So/But/And/Also…等连接词不可用于句子的开头;

★ 在including,such as或for example的句尾,不要用“etc”;

★ e.g. 和 i.e. 一般只用于括号中,在正式文本中用全拼For example 和 That is更好;

★“researches” 只可作为动词用于“someone researches something”,不能作为研究(名词)的复数形式。

★“Literature” 是不可数名词,如果在文中提及多篇文献,用“Studies“代替更好;

★ 容易忽略的标题拼写:Conclusion不是Conclusions、Acknowledgments不带s;

科技论文中不要使用“Meanwhile”等非正式词汇,就像中文论文里不能使用文采斐然的成语和修辞手法;

类似的词汇:

'however' or 'regardless',而不是'anyway';

'essentially' or 'ultimately',而不是'basically';

'last', 而不是'at last'或'last but not least';

'largely' /'greatly, 而不是 'majorly'

'withdraw', 而不是'quit';

'in total',而不是 'totally’。

二、细节建议

★ 除非是后面带有度量单位,否则10以下的数字应该使用英语全拼;例如"5 m" 可以,但是"5 apples" 应该写作 "five apples";

★ 超过1,000的数字,应该从右往左每三个数字加一个逗号(但不包括小数点后的数字),如一百三十六万写作:1,360,000;

★ 不要使用数字作为句子开头,尤其是上一句结尾也是数字,(例如:xxx 24. 18 xxx)中间的句号很可能会被误认为小数点。如果不可避免,句首的数字可以使用英文拼写,或者在前面加个过度短语或修饰短语(如 Note that a...,A total of…);

★ 缩写第一次出现时应该给出英文全拼,例如Methods里的ANOVA很容易会被忽略,应该是  “a one-way analysis of variance (ANOVA)”;

★ Methods还有SPSS,应该与版本一并列出,如 “SPSS v. 25.0”;

★ 充分了解the 和that 的用法,在适当的地方进行删减,可以使语言更简洁,更专业。例如标题中的the 几乎都可以省略;

★ 不需要使用“See Table x”、“Refer to Figure x”等,按图表在文章出现的顺序准确编号即可;

★ 避免过长的语句,避免使用过多不必要的连词例如“because …, so …", "Although …, but …", "considering …, it is …”;

★ 避免同义重复的单词,例如"schematic diagram," "research work"... 单独使用这些词即可:"this scheme," "that diagram," "the research was …," "the work done was …"。


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🏂 官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦(尖端SOTA模型)

🏂 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度(涨点必备)

——————————————🌴【重磅干货来袭】🎄——————————————

🚀一、主干网络改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构(纯卷积|超越Swin)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构(高性能骨干|仅需1ms)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2(涨点神器)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet(Transformer)

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck(优化成本)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution(CVPR 2021)

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

9.目标检测算法——YOLOv5/v7改进之结合最强视觉识别模块CotNet(Transformer)

10.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合即插即用的动态卷积ODConv(小目标涨点神器)

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG(速度飙升)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet(轻量级CPU网络)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3(降参提速)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention(提升涨点)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM(涨点神器)

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA(单幅图像超分辨率)

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进(持续更新中)🎄🎈

1.魔改YOLOv5/YOLOv7高阶版——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF(自适应空间特征融合)

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP(空洞空间卷积池化金字塔)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet(涨点明显)

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

5.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU(超越CIOU/SIOU)

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目(持续更新中)🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv(低分辨率图像和小目标涨点明显)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程)

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)

3.深度学习之语义分割算法(入门学习)

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法(RuntimeError)

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5,0.7M超轻量,又好又快(PP-YOLOE&PP-PicoDet)

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义(一)

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析(二)

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

13.人工智能前沿——「全域全知全能」新宇宙ChatGPT

14.人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集(附下载链接)

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总(附下载链接)

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2(附下载链接)

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总(附下载链接)

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2(附下载链接)

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总(附下载链接)

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总(附下载链接)

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1(附下载链接)

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2(附下载链接)

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总(附下载链接)

14.目标检测算法——安全帽识别数据集(附下载链接)

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总(附下载链接)

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2(附下载链接)

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2(附下载链接)

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦(附下载链接)

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总(附下载链接)

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2(附下载链接)

22.收藏 | 自然语言处理(NLP)数据集汇总(附下载链接)

23.自然语言处理(NLP)数据集汇总 2(附下载链接)

24.自然语言处理(NLP)数据集汇总 3(附下载链接)

25.自然语言处理(NLP)数据集汇总 4(附下载链接)

26.目标检测算法——关键点检测数据集汇总(附下载链接)

27.目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总(速速收藏)

28.目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总(速速收藏)

29.目标检测算法——农业作物开源数据集汇总(收藏)

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项(提高命中率)

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投?(Accepted)

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊(含选刊必备神器)

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域(确定选题及研究方向)

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch?

16.知识经验分享——超全激活函数解析(数学原理+优缺点)

17.知识经验分享——卷积神经网络(CNN)

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程(附报错解决方法)

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享(收藏)

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术)

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术2)

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术3)

26.

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